Convertirse en una científico de datos no requiere necesariamente una maestría. Hay una escasez significativa de científicos de datos, y algunos empleadores se sienten cómodos contratando personas que no tienen un título, pero tienen la experiencia necesaria.
La mayoría de los científicos de datos empleados tienen una maestría, pero más del 25 % no la tienen. Si tiene la experiencia, un título no es una necesidad absoluta para trabajar como científico de datos. (Si eres realmente bueno en estadística, este puede ser un trabajo para ti. Si no eres, por naturaleza, bueno en estadística, probablemente este no sea un trabajo para ti).
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Científicos de datos procesar grandes cantidades de datos, a menudo con el objetivo de aumentar las ganancias de una empresa. Idealmente, un científico de datos tiene una sólida comprensión de las estadísticas y el razonamiento estadístico, los lenguajes informáticos y los negocios. Procesan y analizan grandes cantidades de datos para proporcionar información útil y significativa a sus empleadores.
Estas interpretaciones se utilizan para la toma de decisiones. Para proporcionar esta información, los científicos de datos a menudo trabajan con datos desordenados y no estructurados que provienen de correos electrónicos, redes sociales y dispositivos inteligentes. Principalmente, trabajan con grandes volúmenes de datos, recopilando y analizando grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
Estadística
Los datos pueden considerarse información sin procesar, y los científicos de datos utilizan una combinación de algoritmos informáticos y fórmulas estadísticas para encontrar tendencias y patrones dentro de los datos. Luego interpretan esos patrones y los aplican a situaciones del mundo real.
Hay muchas, muchas técnicas estadísticas disponibles, y un científico de datos debe investigar y encontrar las más fórmulas estadísticas apropiadas por la situación A continuación se enumeran algunas técnicas estadísticas muy básicas, que un científico de datos debe comprender y que proporcionan una base de comprensión para otras técnicas estadísticas:
- Estadísticas básicas: El concepto más conceptos básicos en estadísticas para Data Science incluyen probabilidad, variabilidad, tendencia central y distribución de probabilidad.
- Distribución de probabilidad: Este da la probabilidad de un resultado que ocurre dentro de un rango de resultados posibles. Las predicciones meteorológicas proporcionan un buen ejemplo de distribuciones de probabilidad, por ejemplo, un cálculo de la posibilidad de que llueva durante los próximos tres días.
- Reducción de dimensiones: Puede reducir la cantidad de variables aleatorias a través de "selección de características" y "extracción de características". Este proceso simplifica los modelos de datos y agilizará el proceso de trabajo con algoritmos.
- Muestreo por arriba y por abajo: Técnicas de muestreo se utilizan cuando se utilizan demasiados datos con fines de clasificación. Los algoritmos de minería de datos a menudo tienen limitaciones sobre la cantidad de datos que pueden analizar.
- Estadísticas Bayesianas: Un técnica que asigna “grados de creencia”, también conocidos como probabilidades bayesianas, hasta modelos estadísticos. Las probabilidades se calculan incluyendo la “expectativa razonable” de que ocurra un evento, que influirá en las circunstancias y/o en el comportamiento de las personas. Por ejemplo, las predicciones de si al menos 150 clientes visitarán o no un restaurante cada domingo, durante los próximos seis meses, estarían influenciadas por una exhibición de arte dominical cercana que comenzaría en unas pocas semanas. Incluir esta información con los promedios históricos sería una forma de estadística bayesiana.
Lenguajes de programación
Hay una gran variedad de lenguajes de programación útiles para Data Science. Los lenguajes de programación son lenguajes formales formados por instrucciones que producen varios tipos de salida desde una computadora. Se utilizan en programas informáticos para realizar algoritmos. Un científico de datos debería haber aprendido y dominado al menos un lenguaje de programación; dominar dos o tres sería aún mejor.
Python
Se considera por muchos como el lenguaje de programación de ciencia de datos más popular utilizado en la actualidad. Python es un lenguaje de propósito general que es orientado a objetos y fácil de usar. Es un lenguaje de código abierto y comenzó a usarse en 1991.
Python admite múltiples paradigmas, que van desde la programación estructurada hasta la programación funcional. Es más escalable que muchos idiomas y tiene una gran variedad de Bibliotecas de ciencia de datos disponible para su uso.
Debido a que Python es de código abierto, cuenta con una buena cantidad de apoyo de entusiastas y continúa evolucionando. Es fácil de aprender y la experiencia con Python tiene una gran demanda. (Python lleva el nombre de los británicos “Monty Python” compañía de comedia.)
Python se puede usar para una gran variedad de aplicaciones, como aprendizaje automático, inteligencia artificial y servicios financieros. Una variedad de sitios web como Google, Instagram, Pinterest y Netflix usan Python. (Python no funciona bien para desarrollar aplicaciones móviles).
JavaScript
Este lenguaje de programación es extremadamente popular para crear sitios web interactivos. Es un lenguaje de programación orientado a objetos popular entre los científicos de datos y también se utiliza en el desarrollo de aplicaciones móviles.
Actualmente hay cientos de Librerías JavaScript disponible, cubriendo todo tipo de problemas que un programador podría encontrar. JavaScript puede manejar varias tareas a la vez y es útil para incrustar. Se escala fácilmente para aplicaciones grandes.
icaciones.
JavaScript está lejanamente relacionado con Java. Ambos son lenguajes de programación orientados a objetos y varias estructuras de programación son similares. JavaScript usa comandos más pequeños y simples y es más fácil de aprender.
R
es un código abierto lenguaje de programación desarrollado por los estadistas. R generalmente se usa para gráficos y computación estadística, pero también viene con varias aplicaciones de ciencia de datos y múltiples bibliotecas útiles. R se puede utilizar para investigar datos y realizar análisis de datos, según sea necesario. Sin embargo, este lenguaje es más complejo y más difícil de aprender que Python.
R se usa mucho para el análisis estadístico, así como para el aprendizaje automático. Este lenguaje se ejecuta en muchos sistemas operativos y es extensible. Muchas grandes empresas han adoptado R para analizar conjuntos de datos masivos. Los programadores que conocen R tienen una gran demanda.
Scala
Este lenguaje de programación fue desarrollado en 2003 y originalmente fue diseñado para resolver problemas con Java. Tiene aplicaciones que van desde el aprendizaje automático hasta la programación web, y es bueno para trabajar con investigaciones de big data, en parte porque es escalable. Scala es compatible con la programación funcional y orientada a objetos.
SQL
lenguaje de consulta estructurado es un lenguaje de programación muy popular para administrar datos y es comúnmente utilizado por una variedad de empresas. Las tablas y consultas SQL son útiles para los científicos de datos cuando trabajan con sistemas de administración de bases de datos. Este lenguaje es extremadamente útil al almacenar, recuperar y trabajar con datos en bases de datos relacionales.
Ciencia empresarial y de datos
Tendencias futuras del mercado: Recolectando y analizando grandes cantidades de datos pueden ayudar a identificar las tendencias de los mercados emergentes. La investigación de las consultas de los motores de búsqueda, el seguimiento de celebridades y personas influyentes y el seguimiento de los datos de compra pueden revelar los productos en los que la gente estará interesada.
Por ejemplo, la tendencia de la ropa. upcycling ha ido surgiendo como una forma para que las personas con conciencia ambiental reemplacen su ropa. El minorista de ropa Patagonia, que ha utilizado plástico reciclado desde 1993, se dio cuenta de esta tendencia emergente y lanzó Worn Wear, un sitio web diseñado específicamente para ayudar a los clientes a reciclar sus productos usados de Patagonia.
Información del cliente: datos sobre un clientes de la empresa puede revelar información sobre sus preferencias, hábitos, características demográficas y aspiraciones. Por ejemplo, los datos de un cliente se pueden recopilar cada vez que visita el sitio web de la empresa (o la tienda física).
Cada vez que un cliente completa una compra, agrega un artículo a su carrito de compras o abre un correo electrónico de la empresa, esos datos se pueden registrar para una evaluación futura (o evaluaciones en tiempo real). Después de asegurarse de que los datos sean precisos, los datos se pueden combinar en un proceso que se denomina disputa de datos. Al combinar los datos, se pueden sacar conclusiones que (con suerte) identificarán las tendencias en el comportamiento de los clientes.
Finanzas Internas: Un negocio' equipo financiero puede usar Data Science para crear informes, analizar tendencias financieras y generar pronósticos. Los datos sobre los activos, los flujos de efectivo y las deudas de una empresa se recopilan constantemente, lo que permite a los analistas financieros encontrar tendencias algorítmicas (o manuales) con respecto al crecimiento o declive financiero. Además, un análisis de gestión de riesgos puede determinar si ciertas decisiones comerciales son una buena idea o no, o si pueden ser perjudiciales.
Optimización de la fabricación: Data science se puede utilizar para localizar e identificar conflictos y ralentizaciones en el proceso de fabricación. Los sensores en los equipos de fabricación pueden recopilar datos del proceso de producción.
En situaciones en las que los datos recopilados son tan grandes que no se puede esperar que un ser humano los analice manualmente, se pueden crear algoritmos para limpiar y clasificar los datos de manera rápida y eficiente para proporcionar información sobre la optimización del proceso de fabricación.
Aumento de la seguridad: La ciencia de datos también se puede utilizar para aumentar una seguridad del negocio y proteger su información sensible. Por ejemplo, muchos bancos utilizan complicados algoritmos de aprendizaje automático para detectar fraudes debido a desviaciones del comportamiento normal de un usuario. Estos algoritmos detectan el fraude mucho más rápido y con mayor precisión de lo que puede hacerlo un ser humano.
Cursos gratuitos de ciencia de datos
Class Central ha proporcionado una lista de cursos gratuitos de ciencia de datos (789) de una variedad de fuentes, que van desde John Hopkins que ofrece un curso en programación R hasta la Universidad de Illinois que ofrece un curso titulado "Descubrimiento de patrones en minería de datos."
Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com
